高分子材料SH固沙性能与微结构相关性研究

SH作为一种环保型、节约型有机高分子固化材料,用于沙漠治理具有广阔的应用前景。采用不同浓度SH、不同加固方式对沙体进行加固,加固后沙体微结构会发生变化,其物理力学性能也会出现显著变化。通过图形处理软件对固化后沙体的SEM图像进行计算分析;利用多元逐步回归分析方法对其性能参数与微结构参数之间的相关性进行计算,并对其相关性进行分析评价。计算结果表明,二者之间存在着良好的相关关系,各向异性、等效直径、扁圆度、充填比和面积比是对固化沙土力学性质影响较为显著的5个微结构参数。从微观角度证明了SH是一种较为理想的高分子固沙材料。     

绿洲耕地变化趋势及其驱动力——塔里木盆地南部策勒绿洲为例

以多年的野外实地调查资料和统计资料,分析了塔里木盆地南部策勒绿洲50年以来耕地面积变化的总体趋势、空间差异和驱动因子。基于GPS现场定位,应用GIS进行空间分析,通过建立多元回归模型,最终对该绿洲2010年和2020年的耕地数量进行了初步的预测。分析结果表明社会经济发展动态、农业科技进步和水土资源的限制等3大类因素是影响耕地数量的3个主成分,其结果将为进一步研究整个塔里木盆地南部绿洲耕地变化提供借鉴,为合理利用和保护耕地、为干旱区可持续发展提供科学依据。     

新疆天山公路沿线地质灾害危险性评价

新疆天山公路（国道217线）是连接南、北疆的一条重要交通干线。通过调查研究沿线的地质条件,采用多元线性回归分析方法,选取地层岩性、地面坡度、相对高差、构造密度、多年平均降雨量、冻融作用、地震强度、植被覆盖率、开挖深度、灾害的分布密度和规模大小等11个评价因子,建立了地质灾害危险性级别的评价模型,得出了公路沿线的危险性级别图。     

宁夏吴忠市金积水源地地下水水质影响因素的多元统计分析

根据吴忠市金积水源地地下水饮用水用途选择11项水化学指标,采集32个地下水水样进行测试分析及处理。在分析金积水源地地下水流场及水化学特征基础上,综合利用因子分析法和系统聚类分析方法对水质影响因素进行评价,2种方法评价结果基本一致。结果表明,该区地下水水质影响因素主要有：以Cl^-、SO^2-₄、Mg²⁺、NO^-₃、Ca²⁺质量浓度为代表变量的溶滤作用,该作用表现为西强东弱,综合主成分贡献率48.40%;以EC、总硬度及TDS、Na⁺、HCO^-质量浓度为代表变量的蒸发浓缩作用,沿补给区和排泄区作用较强,综合主成分贡献率39.66%;以NH₄-N质量浓度为主要载荷变量的人类活动影响因素,因子得分较高区域与企业分布及排污范围分布一致,综合主成分贡献率11.94%。水质影响因素分布总体表现为黄河沿岸蒸发浓缩作用相对较强;汉渠以北主要受溶滤作用及地下水蒸发浓缩共同影响;南干沟及南干沟入黄河口附近氨氮污染较明显。     

基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测

为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆（LSTM）神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播（BP）神经网络进行对比。研究结果表明：以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。     

多元门限回归模型的一种建模方法

本文根据门限自回归模型的基本思想[1]，提出一种多元门限回归模型的建模方法。其特点是充分考虑了预报系统中某些特殊预报因子突变点对预报关系的改变作用。数值实例表明，该模型在模拟和预报精度上比一般线性逐步回归模型有一定程度的提高。     

日照市土壤重金属来源解析及环境风险评价

选择日照市的东港区和岚山区为研究区,采集了445个0～20 cm表层土壤样品,并测定了10种重金属元素的含量;采用多元统计和地统计分析,揭示了研究区土壤重金属污染的主要来源以及与土地利用、成土母质之间的关系,绘制了重金属的环境风险概率的空间分布图.结果表明:①As、Co、Cr和Cu的平均值低于山东省东部地区土壤背景值,Cd、Hg、Mn、Ni、Pb和Zn的平均值高于背景值,尤其是Cd、Hg的含量分别为背景值的1.85和1.38倍,土壤中重金属累积较为明显.②10种元素可被辩识出4个主成分(PCs),PC1 (Co、Cr、Mn、Ni和Zn)和PC3 (As、Cu)为自然源因子,PC2 (Cd、Pb)为工农业及交通源因子,PC4(Hg)为工业源因子;其中Pb、Zn在PC1和PC3上均有较大载荷,受地质背景和人类活动的共同控制.③Cd、Hg含量在不同的覆被类型有显著差异,在城镇建设用地的含量最高;Co、Cr、Cu、Mn和Ni在花岗岩和变质岩母质的含量高,与冲积与海积物母质有较大差异.④来自于同一主成分的元素及元素组合的环境风险空间格局与相应主成分插值结果基本一致,所有重金属综合环境风险的高值区在西部和东部呈点状分布,主要是由西部的高地质背景和东部的强烈人为干扰的综合作用造成的.     

新场-向阳山地段地下水化学数据的多元统计分析

高放废物处置库选址过程中,地下水水化学特征的研究对场址筛选具有非常重要的意义。为研究北山预选区新场-向阳山地段的地下水水化学特征,笔者对研究区27件浅部地下水水样的9项指标综合运用描述性分析、因子分析和聚类分析的方法进行了系统分析。结果表明:影响研究区水化学特征的主要因素是以Na^+、Cl^-、SO4^2-等为主要载荷变量的蒸发浓缩作用,贡献率高达73.93%;其次是以HCO3-为主要载荷变量的溶滤作用,贡献率仅为11.39%。     

致密砂岩孔隙度计算方法

鄂尔多斯盆地北部下二叠系下石盒子组为纵横向变化大,岩性、孔隙结构等复杂的河流相地层,很难用统一的计算公式来完成对孔隙度的计算。采用多元统计分析、散点图和孔隙度对比图来确定其孔隙度。运用上述方法,比较精确地确定鄂尔多斯盆地北部下二叠系下石盒子组的孔隙度,对鄂尔多斯盆地油气储量的估计,提供一个很好的基础资料。